詹淇雯，劉傳立，敖建鋒

(江西理工大學 土木與測繪工程學院，江西 贛州 341000)

0 引言

粵港澳大灣區(qū)是世界級大灣區(qū)，在政策扶持下，經(jīng)過近40年的發(fā)展，該地區(qū)成為世界城鎮(zhèn)化、工業(yè)化最為迅猛的城市群之一[1-3]。2019年《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》出臺，為粵港澳大灣區(qū)的發(fā)展建設指引了方向，加強了該地區(qū)的政治、經(jīng)濟、文化和科技等領域的互聯(lián)互通。新時代背景下，“人類命運共同體”意識不斷增強，區(qū)域協(xié)同發(fā)展成為當今世界經(jīng)濟發(fā)展的主題。從經(jīng)濟層面看，粵港澳大灣區(qū)核心城市發(fā)展相對較快，而以肇慶為代表的中小城市發(fā)展相對較慢。因此，研究粵港澳大灣區(qū)整體發(fā)展規(guī)模、內(nèi)部發(fā)展差異及時空格局演變情況，可為政府科學決策提供參考價值。

現(xiàn)階段利用日間遙感對粵港澳大灣區(qū)進行城市群空間結(jié)構(gòu)分析、建成區(qū)面積估算和土地利用分類等研究較多[4-5]。夜間人造光源猶如顆顆鑲嵌于地表的璀璨明珠，為人類活動提供照明的同時，也反映出經(jīng)濟社會動態(tài)的空間分布信息。隨著一系列夜間遙感衛(wèi)星的發(fā)射成功，探測夜間地表燈光亮度分布成為可能。DMSP-OLS和NPP-VIIRS等夜光數(shù)據(jù)不斷豐富，數(shù)據(jù)質(zhì)量得到極大的提升，被廣泛應用于城市化監(jiān)測、城市群空間結(jié)構(gòu)分析、社會經(jīng)濟參量估算、生態(tài)環(huán)境效應和區(qū)域發(fā)展等研究領域[6-7]，能夠客觀真實地反映出在社會經(jīng)濟驅(qū)動下區(qū)域發(fā)展動態(tài)變化，同時便于在宏觀尺度下進行時空格局分析，可為研究粵港澳大灣區(qū)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。

中共中央、國務院印發(fā)《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》文件后，引發(fā)眾多專家學者對粵港澳大灣區(qū)的關注和重視，掀起了基于夜間燈光數(shù)據(jù)下的粵港澳大灣區(qū)的研究熱潮。李興懿等[8]采用DMSP-OLS數(shù)據(jù)對珠江三角洲建設用地擴張進行監(jiān)測。陸永權等[9]采用DMSP-OLS與NPP-VIIRS整合數(shù)據(jù)研究了粵港澳大灣區(qū)的核心區(qū)建成區(qū)的時空動態(tài)變化。楊智威等[10]采用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)研究了粵港澳大灣區(qū)的城市熱島效應，視角新穎。趙麗嫻等[11]采用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)研究了粵港澳城市發(fā)展時空格局演變，但校正后的月度數(shù)據(jù)仍然存在不規(guī)則波動。迄今為止，基于DMSP-OLS與NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)對粵港澳大灣區(qū)進行研究的文獻較多，且主要研究其城市化以及城市建設引發(fā)的生態(tài)環(huán)境問題，時間跨度不長，鮮有研究采用長時間序列NPP-VIIRS年度數(shù)據(jù)對粵港澳大灣區(qū)區(qū)域夜光規(guī)模進行動態(tài)分析。

綜合上述分析，本文利用NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)合成高質(zhì)量年度影像，采用數(shù)學統(tǒng)計方法、位序-規(guī)模法則和標準差橢圓方法揭示粵港澳大灣區(qū)夜光規(guī)?？臻g分布特征及演變規(guī)律，為其區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和政府決策提供參考。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

粵港澳大灣區(qū)(Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area，GBA)地處我國南部沿海開放最前沿(21°50′N～24°39′N，112°02′E～115°42′E)，在“一帶一路”建設和國家發(fā)展戰(zhàn)略中具有重要地位。其包括珠三角九市(廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、肇慶市)、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)。轄區(qū)面積56 000 km2，2019年年末人口高達7 264.92萬，區(qū)域GDP約為11.62萬億元。以全國約5%的人口規(guī)模，創(chuàng)造了超過全國12%的GDP。參考《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》文件，將香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、深圳市和廣州市視為核心地區(qū)，其他地區(qū)為非核心地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

NPP-VIIRS包含月度復合和年度復合數(shù)據(jù)，月度數(shù)據(jù)自2012年4月起每月一期，年度數(shù)據(jù)有兩版，經(jīng)過星上輻射定標，輻射范圍更廣，數(shù)據(jù)中無飽和效應。故本文選擇NPP-VIIRS數(shù)據(jù)集作為研究數(shù)據(jù)(https：//payneinstitute.mines.edu/eog/)。

行政區(qū)劃來源于全國地理信息資源目錄服務系統(tǒng)的1∶100萬基礎地理數(shù)據(jù)，按照GB/T 13989—2012《國家基本比例尺地形圖分幅和編號》進行分幅，包含省、市和縣三級行政邊界。

經(jīng)濟參量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《廣東省統(tǒng)計年鑒》等政府公開統(tǒng)計資料。

2 研究方法

2.1 夜光數(shù)據(jù)處理

雖然NPP-VIIRS數(shù)據(jù)存檔量豐富，但也存在一些問題，月度數(shù)據(jù)存在負值、背景噪聲和不穩(wěn)定光源等問題，第一版年度數(shù)據(jù)僅有兩期，第二版年度數(shù)據(jù)剛發(fā)布，數(shù)據(jù)質(zhì)量有待驗證。針對上述問題，眾多學者提出過相應的解決辦法。Shi等[12]利用DMSP-OLS對NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)進行修正，進而合成年度數(shù)據(jù)，但兩種數(shù)據(jù)間存在較大差異性，校正效果受時序影響。周翼等[13]將月度數(shù)據(jù)求平均合成年度影像，忽略了部分數(shù)據(jù)中高維度地區(qū)燈光缺失問題。在此基礎上，胡為安等[14]提出利用部分月度數(shù)據(jù)合成年度數(shù)據(jù)的方法，校正方法科學有效。因此，本文采用該方法合成年度數(shù)據(jù)，其中依據(jù)數(shù)學統(tǒng)計法求得2012—2020年粵港澳大灣區(qū)最大燈光值分別為350.09、371.34、398.62、425.31、452.54、474.87、498.87、521.34、561.26。

2.2 夜間燈光統(tǒng)計方法

為反映夜光增長規(guī)模及內(nèi)部差異，構(gòu)建夜光總量指數(shù)TNL和增長率指數(shù)r，按式(1)、式(2)求得。

(1)

式中：TNL表示夜光總量；DNi表示第i級像元的DN值；ni表示像元灰度值DNi的數(shù)量。

(2)

式中：r表示2012—2020年夜光增長率；TNL2012表示2012年夜光總量；TNL2020表示2020年夜光總量。

2.3 位序-規(guī)模法則

位序-規(guī)模法則不僅可以有效測度區(qū)域發(fā)展的差異性和均衡性，也為分析區(qū)域發(fā)展規(guī)模在空間視角的集散識別提供理論支撐。位序-規(guī)模法則的表示方法如式(3)所示。對式(3)兩邊作對數(shù)變換，得式(4)。

(3)

lg TNLx=lg TNL1-qlgRx

(4)

式中：TNLx表示第x個地區(qū)夜光總量；TNL1表示位序為1的地區(qū)夜光總量；Rx表示第x個地區(qū)的位序；q為捷夫指數(shù)。若|q|>1，表示該地區(qū)夜光規(guī)模較集中，發(fā)展較好的地區(qū)發(fā)展動力強勁，|q|越大，表明該地區(qū)夜光規(guī)模越集中；若|q|=1，表明該地區(qū)夜光規(guī)模達到理想狀態(tài)；若|q|<1，表明該地區(qū)夜光規(guī)模較分散，發(fā)展較好的地區(qū)發(fā)展動力不足，|q|越小，表明該地區(qū)夜光規(guī)模越均衡。

2.4 標準差橢圓方法

標準差橢圓空間分析法可從全局性特征角度有效地研究地理要素的空間分布和空間結(jié)構(gòu)，通過研究要素的地理位置和空間分布特征，全面定性定量地解釋研究要素的空間分布中心性、方向性、展布性和空間分布形態(tài)。該方法具有很好的直觀性和有效性，被廣泛應用于城市問題[15]、恐怖襲擊[16]、生態(tài)健康[17]、居民消費[18]和經(jīng)濟空間化[19]等研究領域?；贏rcGIS平臺分析結(jié)果為一個橢圓，橢圓包含的主要參數(shù)有重心、方位角、橢圓長短軸等。

3 GBA城市燈光分析結(jié)果

3.1 合成數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證

合成數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響研究的準確性，極有必要對合成數(shù)據(jù)的可靠性進行驗證。未經(jīng)校正的夜光影像中存在負值、背景噪聲和不穩(wěn)定光源等問題，數(shù)據(jù)間可比性和連續(xù)性較差，這在大量文獻中均有提到。圖1為經(jīng)過校正后的合成年度影像集，從整體上展示了合成年度數(shù)據(jù)夜間燈光規(guī)模變化。從時間序列上看，2012—2020年城市燈光規(guī)模呈現(xiàn)逐漸擴張趨勢，符合該地區(qū)夜間燈光規(guī)模變化的實際情況。從DN值角度看，校正后的影像解決了負值問題，最小DN值為0，表示非人類活動聚集區(qū)，和人類活動區(qū)域有效區(qū)分開來。

圖1 2012—2020年影像集校正結(jié)果

為進一步驗證合成年度數(shù)據(jù)更具優(yōu)勢，將合成年度數(shù)據(jù)與標準年度數(shù)據(jù)、月度數(shù)據(jù)進行對比驗證，結(jié)果如圖2所示。由圖2可知，合成數(shù)據(jù)夜光總量呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長，而標準年度數(shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)夜光總量曲線出現(xiàn)不規(guī)則波動，合成年度數(shù)據(jù)對短暫性光源進行剔除，合理地保留了穩(wěn)定光源，校正后的年度數(shù)據(jù)間連續(xù)性和可比性優(yōu)于其他數(shù)據(jù)，且不存在不規(guī)則波動。以珠三角九市的GDP和年末常住人口作為評價指標，對比經(jīng)濟參量擬合能力，其中合成年度數(shù)據(jù)夜光總量與GDP、年末常住人口呈現(xiàn)較好線性相關性，相關系數(shù)分別為0.909 6、0.948 7，均優(yōu)于年度標準數(shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)。由此可知，合成年度數(shù)據(jù)比其他數(shù)據(jù)更具優(yōu)勢，可用于粵港澳大灣區(qū)夜間燈光規(guī)模年際變化研究。

圖2 夜光數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證對比

3.2 夜光總量結(jié)果分析

基于上述合成年度夜光影像進行夜光總量及其變化的統(tǒng)計分析，揭示粵港澳大灣區(qū)夜光規(guī)模發(fā)展變化規(guī)律。圖3為各子區(qū)域夜光總量變化趨勢，圖4為各子區(qū)域夜光總量增長率分布。研究結(jié)果表明：所有地區(qū)夜光總量均呈現(xiàn)正增長趨勢，其中廣州市的夜光總量始終穩(wěn)居第一，其次分別是深圳市、東莞市和佛山市；惠州市2016年后夜光總量超越香港特別行政區(qū)位居第五，珠海市2013年后夜光總量超過肇慶市位居第九；增長率超過100%的地區(qū)有澳門特別行政區(qū)、珠海市、惠州市、江門市和肇慶市。

圖3 各子區(qū)域夜光總量變化趨勢

圖4 各子區(qū)域夜光總量增長率分布

綜上可知，從夜光總量變化空間分布差異性來看，廣州市、深圳市、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)四大核心地區(qū)夜光總量保持平穩(wěn)增長態(tài)勢，而較邊緣地區(qū)夜光總量增長率明顯高于廣州市等核心地區(qū)，說明近年在廣州市等四大核心地區(qū)輻射帶動作用下，周邊地區(qū)得到快速發(fā)展，發(fā)展?jié)摿Φ玫接行诰?。其中最明顯的是珠海市，夜光總量增長率高達172%，其2012、2020年GDP分別為1 583.66、3 481.94億元，增長率為119.87%，這得益于優(yōu)越的地理位置，且豐富的旅游資源和舒適的生活環(huán)境為珠海市快速發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。2021年9月5日，中共中央、國務院印發(fā)《橫琴粵澳深度合作區(qū)建設總體方案》，其作為《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》的重點舉措，必將有利于粵港澳地區(qū)更加緊密地聯(lián)系起來，實現(xiàn)更快更好發(fā)展。

3.3 位序-規(guī)模法則結(jié)果分析

2012—2020年粵港澳大灣區(qū)夜光體系位序-規(guī)模雙對數(shù)與|q|值時間序列如圖5所示，2012年和2020年雙對數(shù)位序與雙對數(shù)夜光總量呈較好線性相關性，P值小于0.01，通過顯著性檢驗。

圖5 夜光規(guī)模位序-規(guī)模雙對數(shù)與|q|值時間序列圖

從長時間序列來看，|q|值在1上下浮動，說明粵港澳大灣區(qū)夜間燈光規(guī)模遵循位序-規(guī)模法則。2012年|q|值大于1，此時夜光規(guī)模表現(xiàn)較集中，核心地區(qū)夜光規(guī)模發(fā)展動力大于其他地區(qū)；2012—2018年|q|值不斷下降且小于1，核心地區(qū)壟斷地位不斷減弱，但向周邊地區(qū)輻射帶動作用逐步增強，發(fā)展?jié)摿Σ粩嗟玫结尫牛?019—2020年|q|值略有回升，主要原因是《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》的出臺，核心地區(qū)戰(zhàn)略地位得到提升，但|q|值依然小于1，夜光規(guī)模分散趨勢大于集中趨勢，核心地區(qū)對周邊區(qū)域影響逐漸增強?？傮w而言，粵港澳大灣區(qū)區(qū)域發(fā)展規(guī)模差異性逐步減小，非核心地區(qū)呈現(xiàn)較快發(fā)展，核心地區(qū)保持穩(wěn)定發(fā)展，整體發(fā)展規(guī)模逐漸趨向平衡。

3.4 標準差橢圓結(jié)果分析

圖6為2012—2020年粵港澳大灣區(qū)夜光規(guī)模標準差橢圓及其重心移動軌跡，夜光規(guī)模時空格局表現(xiàn)為“西(略偏北)-東(略偏南)”。

圖6 粵港澳大灣區(qū)標準差橢圓及其重心移動軌跡

從整體角度來看，2012—2020年，粵港澳大灣區(qū)燈光規(guī)模標準差橢圓呈現(xiàn)空間擴張，面積由11 837.70 km2增大至12 886.68 km2，增長率為8.86%，方位角由102.42°減少至97.30°，長軸增幅較小，短軸增幅7.24%，扁率減小，表明粵港澳大灣區(qū)發(fā)展體系夜間燈光演化的主要拉動力量來自東北和西南，夜光規(guī)模體系的方向性趨向分散。2012—2014年橢圓重心向東南方向移動距離最大，直線位移距離為2.80 km，主要原因是深圳市的快速崛起，根據(jù)第四次全國經(jīng)濟普查顯示，深圳市2012年GDP反超廣州市，成為第三大經(jīng)濟城市，躋身一線城市行列；2012—2018年橢圓重心向東南方向直線平移2.17 km。這與圖4所示情況相吻合，主要原因是周邊地區(qū)的崛起，如西南方向的珠海市、江門市與東北方向的惠州市，夜光規(guī)模的權重增大。

從局部角度來看，表1展現(xiàn)了粵港澳大灣區(qū)及其子區(qū)域的標準差橢圓變化情況。從標準差橢圓面積變化來看，所有地區(qū)夜光規(guī)模標準差橢圓面積均表現(xiàn)為空間擴張。四大核心地區(qū)擴張趨勢明顯，其中澳門特別行政區(qū)因地區(qū)小、經(jīng)濟發(fā)達，標準差橢圓面積增長率高達21.82%，位居首位；珠三角九市中廣州市標準差橢圓面積增長幅度最大，增長率為8.79%，珠海市其次。從重心移動方向來看，四大核心地區(qū)重心偏移方向呈現(xiàn)向周邊地區(qū)輻射形態(tài)，說明核心地區(qū)已經(jīng)發(fā)揮“極點”作用，增強了對周邊地區(qū)發(fā)展的輻射帶動作用；2012—2020年，多數(shù)子區(qū)域標準差橢圓重心移動距離呈現(xiàn)逐漸減小趨勢，說明“核心-邊緣”地區(qū)發(fā)展模式正在逐漸得到改善，區(qū)域發(fā)展體系層級差距正在逐步縮小，整個地區(qū)的發(fā)展規(guī)模體系趨向平衡。

表1 粵港澳大灣區(qū)和子區(qū)域標準差橢圓變化

4 結(jié)束語

本文首先利用NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)合成年度數(shù)據(jù)，通過將其與兩版標準年度數(shù)據(jù)、月度數(shù)據(jù)進行質(zhì)量對比，表明合成數(shù)據(jù)質(zhì)量在連續(xù)性和經(jīng)濟參量擬合能力方面均優(yōu)于其他數(shù)據(jù)，可用于粵港澳大灣區(qū)年際變化研究。然后采用數(shù)學統(tǒng)計方法、位序-規(guī)模法則和標準差橢圓空間分析方法，對粵港澳大灣區(qū)區(qū)域夜光規(guī)模進行時空格局分析。2012—2020年間，粵港澳大灣區(qū)的燈光總量逐年穩(wěn)定增長，增長率為90%，夜光時空演化特征不斷向東北和西北方向擴張。其中核心地區(qū)保持平穩(wěn)增長，非核心地區(qū)夜光規(guī)模增長十分明顯，以核心地區(qū)為極點向周邊非核心地區(qū)輻射作用不斷加強，內(nèi)部差異性不斷減弱，各地區(qū)發(fā)展規(guī)模趨向平衡。然而本文仍存在局限性，NPP-VIIRS空間分辨率在一定程度上影響了分析結(jié)果的準確性，吉林一號和珞珈一號等夜光影像分辨率更高、質(zhì)量更好，比DMSP-OLS和NPP-VIIRS數(shù)據(jù)更具應用潛力[20]，可考慮將吉林一號或珞珈一號夜光數(shù)據(jù)應用于以后的研究中。